新華社 2025-04-02 11:37:55
新華社耶路撒冷4月1日電(記者王卓倫 馮國芮)以色列巴爾伊蘭大學3月31日發(fā)布公報說,該校研究團隊聯合多所高校,研發(fā)出一套基于人工智能的預測模型,可高精度預判雷擊可能引發(fā)野火的時間和地點,整體準確率超過90%。相關研究發(fā)表在英國《自然-通訊》雜志上。
公報說,森林火災是當前全球生態(tài)安全面臨的重要挑戰(zhàn)。近年來,受氣候變化影響,雷暴天氣發(fā)生頻率顯著上升,致災風險日益加劇。與人為火源不同,雷擊引發(fā)的火災多發(fā)生在偏遠地區(qū),具有隱蔽性強、爆發(fā)性高的特點,極易造成大范圍生態(tài)破壞和人員傷亡。
針對這些問題,巴爾伊蘭大學科研人員與阿里埃勒大學等機構協(xié)作,借助近幾年的全球高分辨率衛(wèi)星數據,綜合分析雷電分布、地形地貌、植被類型、氣象條件等因素,研發(fā)出一套覆蓋全球的人工智能預測模型,可對雷擊引發(fā)野火的空間風險精確識別。研究人員通過2021年實際野火數據進行驗證,該模型表現出顯著的實用價值和推廣前景。
研究人員指出,該模型的優(yōu)勢在于不僅僅依賴雷電記錄,還可綜合考慮野火發(fā)生的環(huán)境背景條件,有效識別高風險區(qū)域。這一成果可為氣象部門、消防機構和應急管理單位提供科學決策支持,有望顯著提升火災預警能力和響應效率。
公報說,該模型在捕捉雷擊火源形成機制的同時,還可顯示氣候變化背景下野火風險擴大的趨勢,特別是雷擊火災與人為火災在成因邏輯和發(fā)展路徑上的顯著差異,凸顯了分類治理、因災施策的必要性,為提升全球極端氣候防災能力提供了新手段。
責編:陳龍
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來源:新華社
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